РУБРИКАТОР
Введение — Концепция — Актуальность исследования — Цель исследования — Исторический контекст
ГЛАВА 1: Генеративная анимация с помощью ИИ — Hailuo ai — Kling ai — Hedra — Pika ИИ-инструменты захвата и переноса движения (Motion Capture AI) — Radical — Rokoko Vision — Deepmotion
ГЛАВА 3. Ключевая анимация с помощью ИИ — Cascadeur: AutoPosing Inbetweening AutoInterpolation VideoMocap — Autodesk Maya
ГЛАВА 3. Эксперимент — Применение и сравнение перечисленных инструментов на анимационной сцене из ВКР
Заключение — Выводы
КОНЦЕПЦИЯ
Cascadeur Animation Reel / 2023
Стремительное развитие Искусственного Интеллекта, еще несколько лет назад далекое от многих профессий, на данный момент коснулось даже тех областей и сфер, которые, казалось, еще долго будут оставаться подвластными только человеческому труду. Так ИИ-инструменты пришли и в креативные индустрии.
В 2022 году, когда нейросеть по генерации изображений Midjourney только открылась для широкого круга пользователей на Discord сервере и стала публичной, влияние ИИ на творчество казалось еще смутным и далеким от реальностей индустрии [10]. Однако по прошествии всего нескольких лет технологии развились настолько, что стали не только лишь интересным предметом исследования, а вполне реальным инструментом для работы, уже сейчас способным заменить и облегчить классические стадии пайплайна.
Способности и возможности Искусственного Интеллекта оказали значительное влияние на креативные индустрии: то, что казалось подвластным только человеку, творческая составляющая, оказалось под влиянием технологий и прогресса не меньше, чем любая другая сфера. Чуть более сложным для внедрения ИИ оказалось 3D, но и этот рубеж был не так давно пройден: сервисы уже сейчас активно генерят текстуры, многополигональные 3D модели, а также анимации. Стало очевидно, что закрыть глаза на новые технологии, а также спорить об их этичности, пытаясь остановить или повернуть прогресс вспять, уже бессмысленно и тот, кто первый сможет корректно и эффективно внедрить технологии, сможет двинуться вперед вместе с прогрессом. Так, даже такие устойчивые и славящиеся своим постоянством на рынке 3D софта программы как Autodesk Maya стали внедрять Инструменты Искусственного интеллекта в своих новейших обновлениях.
Cascadeur Animation Reel / 2023
Таким образом, нейросети очень быстро добрались до 3D анимации и теперь на место вопроса о скорости развития и перспективах в профессиональном сообществе обсуждается вопрос об эффективности таких инструментов прямо сейчас. Скорость производства контента, а в особенности качественного контента, всегда была актуальным вопросом, в котором много напряжения, ведь ручной труд аниматоров — это дорогостоящий, скрупулезный и очень долгий процесс. Одна секунда может создаваться часами.
Много вспомогательных инструментов было уже придумано для ускорения и оптимизации процессов: библиотеки поз, скрипты, система захвата движения и так далее. Однако неизменным оставалось одно — ручная работа с ключами и кадрами. В этом смысле Искусственный Интеллект хранит в себе огромный потенциал для изменений индустрии. Необходимый набор навыков 3D аниматора будущего меняется, ведь от ручного механического труда ИИ позволяет углубиться в сторону художественных творческих решений.
Эта тема во всех сферах, в том числе в 3D анимации хранит столько же споров, сколько и потенциала. Этические вопросы идут параллельно профессиональным. Но главный остается на данный момент неизменен: насколько эффективен ИИ прямо сейчас в 3D анимации и как именно он способен взаимодействовать с ручным трудом и улучшать его.
Актуальность исследования
Тема Искусственного Интеллекта в масштабах истории и развития технологий очень новая. А все новое зачастую вызывает страх, отвержение и скепсис. Профессиональное комьюнити расходится во мнениях: кто-то выступает активно против внедрения ИИ, кто-то же, наоборот, считает, что это большой скачок вперед и его нужно использовать на максимум возможностей. Такие бурные обсуждения указывают на острую актуальность вопроса и дефицит информации. На текущий момент в индустрии нет устоявшихся методик работы с ИИ-инструментами для анимации. Нет общепринятых пайплайнов, норм, рекомендаций. Это создаёт дефицит ориентиров и усиливает потребность в аналитике и систематизации.
Демонстрация лицевой анимации «Человек-паук: Паутина вселенных»
В сфере 3D анимации новые технологии внедряются медленнее, чем в 2D или иллюстрации, и только-только набирают обороты, вызывая много непонимания: как с этим работать, насколько это необходимо, эффективно ли? ИИ ломает этот цикл: темп развития непривычно высок, что делает адаптацию специалистов острой задачей. Исследование призвано детально изучить существующие инструменты и их эффективность в этой сфере.
Ранее в рамках визуальных исследований была проведена работа в смежной тематике другим студентом, однако скорость развития нейросетей невероятно высока, из-за чего необходимость в актуальных исследованиях сохраняется и даже увеличивается каждый год. Новые сервисы появляются ежемесячно, а старые постоянно улучшаются и конкурируют не только с другими, но и с самим собой. Необходимо выяснить последние нововведения в этой сфере и их положение на рынке прямо сейчас.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Повышение информированности о новом феномене является важной составляющей его развития. Следовательно, цель исследования заключается не в ответе на вопрос «Заменит ли ИИ 3D аниматоров», а в оценке эффективности ИИ в данной задаче прямо сейчас. Также важно проанализировать реальную экономию времени и ресурсов на конкретных примерах различных моделей ИИ и оценить качество получаемого результата.
В рамках данной работы планируется применить выбранные ИИ-инструменты к конкретной сцене из дипломного короткометражного анимационного ролика «SLEEPMODE». Это позволит объективно оценить качество и практическую полезность данных технологий, а также определить целесообразность их использования для выполнения задач ВКР.
ИСТОРИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ
Нейросети не такая новая технология, как может показаться обывателю. Их история тянется еще с 20 века…
Фрэнк Розенблатт в работе над перцептроном
Первые модели нейронных сетей были предложены кибернетикой еще в 40-е — именно там зарождается история ИИ в виде так называемого нейрона Мак-Каллока-Питса, который способен на решение любой логической операции [9]. Первая обучаемая модель, перцептрон, появилась чуть позже благодаря Фрэнку Розенблатту в 1958 году и уже работала с изображениями [13]. Следующий этап — исследования, благодаря которым стало возможным обучение многослойных моделей: «Изучение репрезентации с помощью обратного распространения ошибки» о работе мышления и памяти как паттернах активации нейронов [14]. Примерно в это же время появились сверточные нейронные сети для обработки изображений. Их первую версию предложил Ян ЛеКун в 1989 году и работали такие нейросети в распознавании рукописных цифр с невероятной точностью в 98,4% [12]. Шагом, после которого в 2006 году в сфере нейросетей произошел прорыв, стала работа о новой генеративной модели, использующей глубокое обучение. С тех пор почти каждый год появлялись новые модели, способные использовать все больше слоев.
Принцип работы диффузионных моделей
Совершенно новый этап развития нейросетей произошел в 2022 году, когда Дэвид Хольц с командой запустили свой сервер Discord и сделали доступной для публики генеративную нейросеть Midjourney, ставшей одной из самых популярных наряду с DALL·E и запустившей волну интереса к этой теме [10]. Такие ИИ-инструменты для создания изображений зачастую представляют собой диффузионные модели. Обучаясь на заранее подготовленных изображениях, они сжимают их до состояния шума, а затем разжимаю обратно, стараясь это изображение восстановить, и, таким образом, если исключить из этой цепочки первое звено с изначальным материалом, то нейросеть начнет создавать изображения из любого предложенного шума, как бы самостоятельно придумывая сюжет по заданному тексту [8].
Анимация имеет много подвидов и техник исполнения, однако принцип всегда один: одна статичная картинка заменяется другой, сменяясь друг за другом каждую секунду (в нынешних стандартах индустрии это 25 кадров в секунду). Таким образом, увеличение мощностей и активное развитие ИИ уже совсем скоро позволили генерировать не только картинки, но и анимационные ролики. Какие-то из них создаются с помощью выставления 3D фильтра на стилизацию и письменного промпта (текстовой инструкции от пользователя к нейросети для получения определенного результата). Другие инструменты, появившиеся чуть позже и работающие чуть сложнее, начали повторять принцип мокапа (захвата движения реального человека для дальнейшего переноса в 3D пространство) и использовать для создания анимации видео референсы. Самым сложным, наиболее контролируемым и приближенным к стандартной ручной работе с 3D анимацией является внедрение Искусственного Интеллекта непосредственно в профессиональный софт или создание совершенно новых программ с этой функцией во главе.
Ричард Уильямс / Аниматор: набор для выживания / 2022
Итак, создать 3D анимацию с помощью ИИ на данный момент и этап развития нейросетей можно множеством различных способов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Попробуем разобраться, какой из них наиболее актуальный и эффективный прямо сейчас, действительно ли их можно интегрировать в уже устоявшийся и работающий пайплайн, а также сравним и проанализируем одну и ту же задачу, выполненную с помощью разных ИИ-инструментов.
Autodesk Media & Entertainment. AI in Maya: Autodesk CEO & Animation Product Manager Demo MotionMaker, FaceAnimator & More [официальная презентация Autodesk Maya] // YouTube. 15 октября 2025. (URL: https://www.youtube.com/watch?v=7iKVMyTHpZ4) (дата обращения: 13.11.2025).
Autodesk Media & Entertainment. Deliver Faster Rigging and Animation with AI [официальная презентация Autodesk Maya] // YouTube. 4 июня 2025. (URL: https://www.youtube.com/watch?v=c07PXrGVSfU) (дата обращения: 13.11.2025).
Autodesk Media & Entertainment. Meet MotionMaker: New AI Animation Tool In Maya [официальная презентация Autodesk Maya] // YouTube. 4 июня 2025. (URL: https://www.youtube.com/watch?v=2eUUVcMD1hg) (дата обращения: 13.11.2025).
AutoPosing // Cascadeur URL: https://cascadeur.com/help/tools/animation_tools/autoposing (дата обращения: 17.11.2025).
Сascadeur — Use Of AI Tools // Cascadeur URL: https://cascadeur.com/help/category/285 (дата обращения: 17.11.2025).
Inbetweening // Cascadeur URL: https://cascadeur.com/help/category/278 (дата обращения: 17.11.2025).
Interpolation // Cascadeur URL: https://cascadeur.com/help/tools/timeline_tools/interpolation (дата обращения: 19.11.2025).
Introduction to Diffusion Models for Machine Learning // AssemblyAI URL: https://www.assemblyai.com/blog/diffusion-models-for-machine-learning-introduction (дата обращения: 06.11.2025).
McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity //The bulletin of mathematical biophysics. — 1943. — Т. 5. — №. 4. — С. 115-133.
Midjourney // Britannica URL: https://www.britannica.com/technology/Midjourney?utm_source=chatgpt.com (дата обращения: 03.11.2025).
Motion capture // Britannica URL: https://www.britannica.com/technology/motion-capture?utm_source=chatgpt.com (дата обращения: 28.11.2025).
Pfeifer R. et al. Generalization and network design strategies //Connectionism in perspective. — Elsevier, 1989. — С. 143-155.
Rosenblatt F. The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain //Psychological review. — 1958. — Т. 65. — №. 6. — С. 386.
Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning representations by back-propagating errors //nature. — 1986. — Т. 323. — №. 6088. — С. 533-536.
Собачки в датчиках Autodesk Maya — https://youtu.be/2eUUVcMD1hg?si=Mll6PsDOGsKfWkPx (3.11.2025)
Использование MotionMaker в Maya — https://www.youtube.com/watch?v=0IP8FXbPmeE (3.11.2025)
Inbetweening в Cascadeur — https://cascadeur.com/help/category/278 (10.11.2025)
Мокап в Cascadeur — https://cascadeur.com/help/category/203 (10.11.2025)
Примеры анимаций из шоурила Cascadeur — https://www.youtube.com/watch?v=ijqjqwiNdV4 (10.11.2025)
Скриншоты из старой версии Cascadeur, гифки с демонстрацией AutoPosing — https://cascadeur.com/ (16.11.2025)
Auto Interpolation в Cascadeur — https://cascadeur.com/help/tools/timeline_tools/interpolation (20.11.2025)
Демонстрация лицевой анимации «Человек-паук: Паутина вселенных» — https://www.youtube.com/watch?v=l-wUKu_V2Lk (27.11.2025)
Как работают дифузионные модели — https://lh6.googleusercontent.com/zs3zeHF_juf9j6DMLOUQidvG8GE_TAYCTJ77SLxlWZMrMe-Vp1V-W7IBZ6cOVjkaOT_IZSvSlzci0ltuVuWGdKNLpYiZbsG3hKPS83uBkRdSUHXzmRE0rPv8Tzsygykv-0bb4NtpLfQhRWaKVM8MTDU (27.11.2025)
Альфа в позе — https://agora.community/content/alpha-maya (28.11.2025)
Болванка скелетной анимации Deepmotion — https://portal.deepmotion.com/assets/new-animation-be413079.jpg (30.11.2025)
Демонстрация Motion Capture оборудования — https://www.progamer.ru/uploads/2018/06/mocap-studio-947x559.jpg (30.11.2025)
Фрагменты с мокап-съемок Sakana — https://www.youtube.com/watch?v=G9qzPEviH5g (30.11.2025)
Williams R. The Animator’s Survival Kit — 2022.
